KR102308474B1 - 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치 - Google Patents

퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102308474B1
KR102308474B1 KR1020200188718A KR20200188718A KR102308474B1 KR 102308474 B1 KR102308474 B1 KR 102308474B1 KR 1020200188718 A KR1020200188718 A KR 1020200188718A KR 20200188718 A KR20200188718 A KR 20200188718A KR 102308474 B1 KR102308474 B1 KR 102308474B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
quiz
reward
question information
information
stored
Prior art date
Application number
KR1020200188718A
Other languages
English (en)
Inventor
김요셉
Original Assignee
김요셉
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김요셉 filed Critical 김요셉
Priority to KR1020200188718A priority Critical patent/KR102308474B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102308474B1 publication Critical patent/KR102308474B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0278Product appraisal

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법은, 상기 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계, 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계 및 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR REWARDING QUIZ CREATORS ON QUIZ PLATFORM}
본 발명은 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
온라인 기술이 발전하고, 코로나 바이러스 감염증과 같은 전염병이 전파되는 환경에서, 학교나 학원 등에서 원격 수업을 위해 온라인 플랫폼 기반 서비스가 활발히 이용되고 있다.
한편, 현존하는 온라인 플랫폼 기반의 서비스 중 퀴즈 플랫폼의 경우, 플랫폼 사용자가 직접 퀴즈를 출제하여 업로드 하거나, 다른 사용자가 출제한 퀴즈를 활용하는 등의 방식으로 운영되고 있다. 이때, 플랫폼 상에 저장된 퀴즈를 많은 사용자들이 활용하더라도, 해당 퀴즈를 출제한 사람에게는 아무런 금전적 보상이 주어지고 있지 않다.
따라서, 퀴즈 플랫폼 등과 같은 온라인 플랫폼에서, 사용자가 출제한 퀴즈가 얼마나 신규한지, 또는 얼마나 활용되는지에 따라, 퀴즈 출제자에게 적절한 보상이 부여되는 장치 및 방법이 필요한 실정이다.
한국등록특허공보, 10-2157790호 (2020.09.14. 등록)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 신규한 퀴즈를 출제한 퀴즈 출제자에게 일정한 보상을 부여할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 수신한 피드백 정보에 따라 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈의 보상을 조정할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법은, 상기 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계, 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계 및 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 유사도를 산정하는 단계는, 기 학습된 신경망을 이용하여 상기 저장 퀴즈 정보 및 상기 퀴즈 출제 정보로부터 각각 키워드를 추출하는 단계 및 상기 추출된 키워드의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계를 포함하고, 상기 신경망은, 참조(reference) 퀴즈 정보 및 참조 키워드를 입력 받아 상기 참조 퀴즈 정보의 키워드를 출력하도록 기 학습된 것일 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계는, 상기 산정된 유사도가 기 설정된 제1 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단하고, 상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 보상을 설정하는 단계는, 상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 미만이면서 상기 제1 값보다 낮은 제2 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 제3 값으로 설정하고, 상기 산정된 유사도가 상기 제2 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 상기 제3 값보다 높은 제4 값으로 설정할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 보상은 보상 초기 점수 및 보상 상한치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수 및 평가 점수를 포함하고, 상기 보상을 조정하는 단계는, 상기 실행 횟수 및 상기 평가 점수 중 적어도 하나에 기초하여 상기 보상을 조정할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 퀴즈 풀이자로부터 퀴즈 검색 요청이 수신되는 경우, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 저장 퀴즈 정보를 소정의 기준에 따라 분류하는 단계를 더 포함하고, 상기 소정의 기준은, 퀴즈 유형, 퀴즈 카테고리, 퀴즈 등록일, 퀴즈 풀이자 대상, 퀴즈 난이도, 실행 횟수, 평가 점수 및 정답률 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단된 경우, 상기 퀴즈 출제 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치는, 상기 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 통신부, 데이터베이스 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하고, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계, 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계 및 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계를 포함하는 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계, 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계 및 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계를 포함하는 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 신규한 퀴즈를 출제한 퀴즈 출제자에게 일정한 보상을 부여할 수 있는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 수신한 피드백 정보에 따라 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈의 보상을 조정할 수 있는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 발명의 실시예에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼 기반의 퀴즈 서비스가 제공되는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼 기반의 퀴즈 서비스가 제공되는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치(200) 및 이를 사용하는 사용자의 사용자 단말(100)이 도시되어 있다.
퀴즈 플랫폼은 퀴즈 출제자가 온라인을 통해 퀴즈를 출제하고, 퀴즈 풀이자가 상기 출제된 퀴즈를 푸는 플랫폼을 의미할 수 있다.
사용자 단말(100)은, 퀴즈 출제자 또는 퀴즈 풀이자가 퀴즈 플랫폼 기반 퀴즈 서비스를 이용하기 위해 이용하는 단말 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 단말(100)은 스마트폰, 태블릿 PC 등일 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
퀴즈 출제자는 상기 사용자 단말(100)을 통해 퀴즈 플랫폼 상에서 퀴즈를 출제할 수 있으며, 예를 들어, 사용자 단말(100)(예: 스마트폰)에서 실행되는 어플리케이션에 의해 상기 퀴즈를 출제할 수 있다.
또한, 퀴즈 풀이자는 상기 사용자 단말(100)을 통해, 상기 퀴즈 플랫폼에 접속하여 상기 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈를 풀이할 수 있으며, 예를 들어, 상기 사용자 단말(100)(예: 스마트폰)에서 실행되는 어플리케이션에 의해 상기 퀴즈를 풀이할 수 있다.
보상 부여 장치(200)는, 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여할 수 있는 장치로서, 퀴즈 출제자가 상기 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈를 출제할 경우, 일정 기준에 의해 보상을 부여하는 장치를 의미할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치에 대해 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2에 도시된 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법은, 도 1에서 설명한 보상 부여 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신할 수 있다(S210).
퀴즈 출제자는 퀴즈 플랫폼 상에서 퀴즈를 출제하는 자를 의미할 수 있으며, 사용자 단말(100) 등을 통해 퀴즈를 출제할 수 있다. 또한, 퀴즈 출제 정보는, 상기 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈, 상기 퀴즈에 대한 정답을 포함할 수 있다. 이때, 상기 퀴즈는 객관식 및 주관식 중 적어도 하나일 수 있으며, 상기 퀴즈가 객관식일 경우, 상기 정답은 복수 개의 선택지일 수 있고, 상기 퀴즈가 주관식일 경우, 상기 정답은 단어 또는 문장 형태로 구성될 수 있다.
예를 들어, 퀴즈 출제자는 '2019년 기준 호주의 인구 수'에 관한 퀴즈를 출제할 수 있으며, 이때, 상기 퀴즈 출제자는 퀴즈에 대한 정답으로, '2549만 9881명'을 입력할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정할 수 있다(S220).
상기 데이터베이스에는 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보가 저장되어있을 수 있는데, 저장 퀴즈 정보는, 다른 퀴즈 출제자가 기존에 출제했던 퀴즈 및 이에 대한 정답을 포함할 수 있다. 또한, 상기 저장 퀴즈 정보는 퀴즈 및 이에 대한 정답뿐만 아니라, 퀴즈에 대한 정답률, 실행 횟수, 평가 점수, 퀴즈 유형, 퀴즈 카테고리, 퀴즈 등록일, 퀴즈 풀이자 대상 및 퀴즈 난이도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 상기 저장 퀴즈 정보와 퀴즈 출제 정보의 유사도를 산정하기 위해, 기 학습된 신경망을 이용하여 상기 저장 퀴즈 정보 및 상기 퀴즈 출제 정보로부터 각각 키워드를 추출할 수 있다. 이때, 상기 기 학습된 신경망은 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Network)일 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
상기 신경망은, 복수 개의 참조(reference) 퀴즈 정보 및 참조 키워드를 입력으로 하여, 상기 참조 퀴즈 정보에 해당하는 키워드를 추출하도록 학습된 신경망을 의미할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 상기 추출된 키워드의 비교를 통해 유사도를 산정할 수 있다.
예를 들어, 퀴즈 출제 정보로 '2019년도 기준 호주의 인구 수'에 대한 퀴즈 및 이에 대한 정답으로 '2549만 9881명'이 입력된 경우, 보상 부여 장치는, CNN 등의 기 학습된 인공 신경망을 통해, 상기 퀴즈 출제 정보로부터 '호주', '인구 수', '2549만 9881명' 등의 키워드를 추출하고, 데이터베이스에 기 저장된 저장 퀴즈 정보와의 유사도를 산정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단할 수 있다(S230).
퀴즈 출제 정보가 신규하다는 것은, 기존에 다른 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈보다 신규하거나, 기존에 출제된 퀴즈와의 유사도가 낮아 독창성이 있음을 의미할 수 있다.
구체적으로, 상기 산정된 유사도가 기 설정된 제1 값 미만인 경우, 보상 부여 장치는 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 값은, 70%일 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 이상인 경우, 보상 부여 장치는 상기 퀴즈 출제 정보가 신규하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
이때, 보상 부여 장치는, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단된 경우, 상기 퀴즈 출제 정보를 데이터베이스에 저장하여, 이를 추후 새롭게 출제될 퀴즈에 대한 신규 여부의 판단 기준으로 삼을 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정할 수 있다(S240).
구체적으로, 보상 부여 장치는, 상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 미만이면서 상기 제1 값보다 낮은 제2 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 제3 값으로 설정할 수 있다. 또한, 상기 산정된 유사도가 상기 제2 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 상기 제3 값보다 높은 제4 값으로 설정할 수 있다. 이때, 상기 보상은 보상 초기 점수 및 보상 상한치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제 2 값은 60%일 수 있다. 또한, 상기 제 3 값은 30점, 상기 제 4 값은 40점일 수 있다.
즉, 보상 부여 장치는, 퀴즈 출제 정보가 신규하다고 판단된 경우에도, 데이터베이스에 저장된 저장 퀴즈 정보에 비해 유사도가 더 낮은 퀴즈의 경우, 더 높은 보상 초기 점수 및 보상 상한치를 설정할 수 있다.
그리고, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치는, 상기 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정할 수 있다.
피드백 정보는, 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수 및 평가 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 퀴즈 풀이자가, 퀴즈 플랫폼 상에서 출제된 퀴즈를 푸는 경우, 피드백 정보로써 출제된 퀴즈의 실행 횟수가 증가할 수 있다. 또한, 퀴즈 풀이 도중 또는 상기 풀이가 끝난 이후, 퀴즈 풀이자는 퀴즈에 대한 평가 점수(예: 1~5점)를 매길 수 있다.
보상 부여 장치는, 상기 피드백 정보에 따라 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정할 수 있는데, 예를 들어, 다수의 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈를 실행하여 실행 횟수가 높거나, 다수의 퀴즈 풀이자가 퀴즈에 대해 높은 평가 점수를 매겨 평균 점수가 높은 경우, 보상 부여 장치는 설정된 보상을 증가시킬 수 있다.
예를 들어, 보상 부여 장치는, 실행 횟수 및 평가 점수 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 보상을 단계적으로 증가시킬 수 있다.
한편, 상기 보상은, 점수의 형태로서 추후 퀴즈 플랫폼에서, 퀴즈 출제자에게 금전 또는 사이버 머니 등의 형태로 환전되어 제공될 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 퀴즈 풀이자로부터 퀴즈 검색 요청이 수신되는 경우, 보상 부여 장치는, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 저장 퀴즈 정보를 소정의 기준에 따라 분류할 수 있다. 한편, 상기 소정의 기준은 예를 들어, 퀴즈 유형, 퀴즈 카테고리, 퀴즈 등록일, 퀴즈 풀이자 대상, 퀴즈 난이도, 실행 횟수, 평가 점수 및 정답률 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 퀴즈 유형은, 퀴즈가 주관식인지, 객관식인지 여부를 의미할 수 있다. 퀴즈 카테고리는, 역사, 경제, 지리, 철학 등을 의미할 수 있으며, 퀴즈 풀이자 대상은, 유치원생, 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 및 일반인 등을 포함할 수 있으며, 실시예에 따라, 초등학생, 중학생, 고등학생 및 대학생은 각각 학년으로 구분될 수 있고, 일반인은 직업, 연령대, 성별, 거주지, 국적, 관심사, 소득(재산) 등에 의해 구분될 수 있다.
퀴즈 난이도는, 퀴즈 출제자가 퀴즈를 출제할 때, 주관적으로 설정한 난이도를 의미할 수 있으며, 실행 횟수는, 출제된 퀴즈가 실제로 실행된 횟수를, 평가 점수는 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈를 풀고 나서 매긴 점수를 의미할 수 있다.
보상 부여 장치는, 상기 소정의 기준에 따라 분류한 저장 퀴즈 정보를, 퀴즈 플랫폼 상에서 퀴즈 풀이자에게 디스플레이할 수 있다. 따라서, 일 실시예에 의할 경우, 퀴즈 플랫폼 이용자가 보다 다양한 검색 기준으로 퀴즈를 검색할 수 있다.
상술한 실시예들의 변형 예로서, 보상 부여 장치는, 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈가 신규하지 않더라도, 보상 부여장치는 상기 신규하지 않은 퀴즈를 데이터베이스에 저장하되, 보상 상한치를 '0'으로 부여하여 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈를 실행하더라도, 상기 퀴즈를 출제한 퀴즈 출제자가 별도의 금전적인 보상을 받을 수 없도록 할 수 있다. 이하, 도 3에서, 보상 부여 방법을 수행하는 보상 부여 장치의 구성에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 보상 부여 장치(200)는 통신부(210), 데이터베이스(220) 및 프로세서(230)를 포함할 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 도 1 및 도 2와 관련된 설명에서 상술한 일 실시예에 따른 보상 부여 방법에 대한 설명은, 도 3에서 설명될 보상 부여 장치(200)에서 수행될 수 있으므로, 상술한 설명은 원용될 수 있다.
통신부(210)는, 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신할 수 있다. 이때, 상기 퀴즈 출제 정보는 퀴즈 및 상기 퀴즈에 대한 정답을 포함할 수 있다.
또한, 통신부(210)는, 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신할 수 있다. 피드백 정보는, 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수 및 평가 점수를 포함할 수 있다.
데이터베이스(220)는, 보상 부여 장치(200) 내부에 포함된 모듈로서, 퀴즈 플랫폼의 경우, 다양한 퀴즈 출제자가 출제한 퀴즈 및 정답을 저장하는 모듈일 수 있다. 이때, 상기 데이터베이스(220)는 보상 부여 장치(200) 외부에 클라우드 형태로 존재할 수도 있다.
프로세서(230)는, 상기 데이터베이스(220)에 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하고, 상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는, 상기 통신부(210)를 통해 수신한 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정할 수 있다.
한편, 프로세서(230)는, 기 학습된 신경망을 이용하여 상기 저장 퀴즈 정보 및 상기 퀴즈 출제 정보로부터 각각 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드의 비교를 통해 유사도를 산정할 수 있다. 이때, 상기 신경망은, 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Network)일 수 있으며, 참조(reference) 퀴즈 정보 및 참조 키워드를 입력 받아 상기 참조 퀴즈 정보의 키워드를 출력하도록 기 학습된 것일 수 있다.
또한, 프로세서(230)는, 상기 산정된 유사도가 기 설정된 제1 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단하고, 상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 값은 70%일 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
그리고, 프로세서(230)는, 상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 미만이면서 상기 제1 값보다 낮은 제2 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 제3 값으로 설정하고, 상기 산정된 유사도가 상기 제2 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 상기 제3 값보다 높은 제4 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 값은 60%일 수 있고, 제 3 값은 30점, 제 4 값은 40점일 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 상기 보상은, 보상 초기 점수 및 보상 상한치 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 추후 금전 등의 형태로 출제자에게 지급될 수도 있다.
프로세서(230)는, 피드백 정보에 포함된 실행 횟수 및 평가 점수 중 적어도 하나에 기초하여 상기 보상을 조정할 수 있다.
또한, 프로세서(230)는, 퀴즈 풀이자로부터 퀴즈 검색 요청이 수신되는 경우, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 저장 퀴즈 정보를 소정의 기준에 따라 분류할 수 있다. 이때, 상기 소정의 기준은 퀴즈 유형, 퀴즈 카테고리, 퀴즈 등록일, 퀴즈 풀이자 대상, 퀴즈 난이도, 실행 횟수, 평가 점수 및 정답률 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
그리고, 프로세서(230)는, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단된 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 상기 데이터베이스(220)에 저장되도록 제어할 수 있다.
한편, 전술한 다양한 실시예들에 따른 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 은 이러한 방법의 각 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현 가능하고, 또한 이러한 방법의 각 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체의 형태로 구현될 수도 있다.
본 명세서에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
200: 보상 부여 장치
210: 통신부
220: 데이터베이스
230: 프로세서

Claims (12)

  1. 보상 부여 장치에 의해 수행되는 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법에 있어서,
    상기 퀴즈 출제자에 의해 운용되는 퀴즈 출제 장치로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계;
    상기 보상 부여 장치에 포함되는 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계;
    상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계; 및
    상기 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자에 의해 운용되는 퀴즈 풀이 장치로부터, 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정하는 단계를 포함하고,
    상기 피드백 정보는 상기 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈 출제 정보를 푼 횟수인 상기 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수를 포함하고,
    상기 보상을 조정하는 단계는,
    상기 실행 횟수에 기초하여 상기 보상을 조정하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 유사도를 산정하는 단계는,
    기 학습된 신경망을 이용하여 상기 저장 퀴즈 정보 및 상기 퀴즈 출제 정보로부터 각각 키워드를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 키워드의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계를 포함하고,
    상기 신경망은,
    참조(reference) 퀴즈 정보 및 참조 키워드를 입력 받아 상기 참조 퀴즈 정보의 키워드를 출력하도록 기 학습된
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계는,
    상기 산정된 유사도가 기 설정된 제1 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단하고,
    상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보가 신규하지 않은 것으로 판단하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 보상을 설정하는 단계는,
    상기 산정된 유사도가 상기 제1 값 미만이면서 상기 제1 값보다 낮은 제2 값 이상인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 제3 값으로 설정하고,
    상기 산정된 유사도가 상기 제2 값 미만인 경우, 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 상기 보상을 상기 제3 값보다 높은 제4 값으로 설정하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 보상은 보상 초기 점수 및 보상 상한치 중 적어도 하나를 포함하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 피드백 정보는 상기 퀴즈 출제 정보의 평가 점수를 포함하고,
    상기 보상을 조정하는 단계는,
    상기 평가 점수에 기초하여 상기 보상을 조정하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 퀴즈 풀이자로부터 퀴즈 검색 요청이 수신되는 경우, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 저장 퀴즈 정보를 소정의 기준에 따라 분류하는 단계를 더 포함하고,
    상기 소정의 기준은,
    퀴즈 유형, 퀴즈 카테고리, 퀴즈 등록일, 퀴즈 풀이자 대상, 퀴즈 난이도, 실행 횟수, 평가 점수 및 정답률 중 적어도 하나를 포함하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 퀴즈 출제 정보가 신규한 것으로 판단된 경우, 상기 퀴즈 출제 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법.
  10. 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치에 있어서,
    상기 퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 통신부;
    데이터베이스; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하고,
    상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하고,
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하고,
    상기 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신하고,
    상기 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정하고,
    상기 피드백 정보는 상기 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈 출제 정보를 푼 횟수인 상기 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수를 포함하고,
    상기 프로세서는 퀴즈 출제 정보에 대한 보상은 상기 실행 횟수에 기초하여 상기 보상을 조정하는
    퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 장치.
  11. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계;
    데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계;
    상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계; 및
    상기 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정하는 단계를포함하는 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하고,
    상기 피드백 정보는 상기 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈 출제 정보를 푼 횟수인 상기 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수를 포함하고,
    상기 보상을 조정하는 단계는,
    상기 실행 횟수에 기초하여 상기 보상을 조정하는
    컴퓨터 프로그램.
  12. 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    퀴즈 출제자로부터 퀴즈 출제 정보를 수신하는 단계;
    데이터베이스에 기 저장된 적어도 하나 이상의 저장 퀴즈 정보와 상기 퀴즈 출제 정보의 비교를 통해 유사도를 산정하는 단계;
    상기 산정된 유사도에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보의 신규 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 설정하는 단계; 및
    상기 퀴즈 출제 정보에 포함된 퀴즈를 푸는 퀴즈 풀이자로부터 상기 퀴즈에 대한 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보에 기초하여 상기 퀴즈 출제 정보에 대한 보상을 조정하는 단계를 포함하는 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하고,
    상기 피드백 정보는 상기 퀴즈 풀이자가 상기 퀴즈 출제 정보를 푼 횟수인 상기 퀴즈 출제 정보의 실행 횟수를 포함하고,
    상기 보상을 조정하는 단계는,
    상기 실행 횟수에 기초하여 상기 보상을 조정하는
    컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
KR1020200188718A 2020-12-31 2020-12-31 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치 KR102308474B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200188718A KR102308474B1 (ko) 2020-12-31 2020-12-31 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200188718A KR102308474B1 (ko) 2020-12-31 2020-12-31 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102308474B1 true KR102308474B1 (ko) 2021-10-05

Family

ID=78077568

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200188718A KR102308474B1 (ko) 2020-12-31 2020-12-31 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102308474B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100840699B1 (ko) * 2008-01-07 2008-06-23 김성은 모바일 퀴즈 제공방법 및 제공시스템
KR20140073753A (ko) * 2012-12-07 2014-06-17 김영렬 사용자 생성 퀴즈셋을 이용한 실시간 퀴즈게임 제공 시스템 및 그 방법.
KR20190132823A (ko) * 2018-05-21 2019-11-29 주식회사 에듀그리고 인공지능 기반 잠금화면에서 구동되는 리워드형 학습 서비스 제공 방법
KR102157790B1 (ko) 2019-11-27 2020-09-18 (주) 알에스기획 캐릭터가 포함된 생방송 퀴즈쇼 플랫폼 운영 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램
KR20200132080A (ko) * 2019-05-15 2020-11-25 신종우 문제생성장치 및 그 장치의 구동방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100840699B1 (ko) * 2008-01-07 2008-06-23 김성은 모바일 퀴즈 제공방법 및 제공시스템
KR20140073753A (ko) * 2012-12-07 2014-06-17 김영렬 사용자 생성 퀴즈셋을 이용한 실시간 퀴즈게임 제공 시스템 및 그 방법.
KR20190132823A (ko) * 2018-05-21 2019-11-29 주식회사 에듀그리고 인공지능 기반 잠금화면에서 구동되는 리워드형 학습 서비스 제공 방법
KR20200132080A (ko) * 2019-05-15 2020-11-25 신종우 문제생성장치 및 그 장치의 구동방법
KR102157790B1 (ko) 2019-11-27 2020-09-18 (주) 알에스기획 캐릭터가 포함된 생방송 퀴즈쇼 플랫폼 운영 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11328231B2 (en) Method of matching employers with job seekers
Christie Reported influence of evaluation data on decision makers’ actions: An empirical examination
Malouff et al. The risk of a halo bias as a reason to keep students anonymous during grading
US6688888B1 (en) Computer-aided learning system and method
KR102022415B1 (ko) 암기학습 데이터를 활용한 단어 인지상태 정량화와 스마트기기 학습 및 스케줄링 장치 및 방법
WO2021180249A1 (zh) 职业推荐方法、装置、设备和介质
Lao Reorienting machine learning education towards tinkerers and ML-engaged citizens
Etmanski The prospective shift away from academic career aspirations
US11961416B2 (en) Systems and methods for testing skills capability using technologically-enhanced questions in a computerized environment
CN111192170B (zh) 题目推送方法、装置、设备和计算机可读存储介质
Luna et al. Cognitive load eliminates the effect of perceptual information on judgments of learning with sentences
KR102098282B1 (ko) 유사 답안 제공 시스템 및 이의 운용 방법
KR102047533B1 (ko) 교육콘텐츠 큐레이션 서비스 제공방법
US20220004943A1 (en) Method of matching employers with job seekers
US9547995B1 (en) Dynamic instructional course
JP6942759B2 (ja) 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
Bovolenta et al. Expectation violation enhances the development of new abstract syntactic representations: Evidence from an artificial language learning study
KR102308474B1 (ko) 퀴즈 플랫폼에서 퀴즈 출제자에게 보상을 부여하는 방법 및 장치
Jin et al. Predicting pre-service teachers’ computational thinking skills using machine learning classifiers
WO2023002694A1 (ja) 情報処理装置および情報処理方法
Tressoldi et al. Stage 1 Registered Report: Anomalous perception in a Ganzfeld condition-A meta-analysis of more than 40 years investigation
Franco et al. Theoretical and practical foundations of Mokken scale analysis in psychology
CN110008356B (zh) 一种纠错本生成系统及方法
KR101887018B1 (ko) 온라인 경영윤리 교육 시스템 및 그 교육방법
Hoekstra et al. Testing the skill-based approach: Consolidation strategy impacts attentional blink performance

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant